Page 92 - 《中国电力》2026年第5期

2026 年 第 59 卷

同时，实现系统运营成本精细化控制，助力电碳 低于燃煤机组但仍需纳入计量范围，燃气锅炉作
市场协同下的能源-环境-经济多目标平衡。 为分布式能源系统的组成部分其碳排放也不容忽
视，具体碳配额模型可以参考文献 [28]。
上层: VPP协同决策层
与碳配额模型类似，同样包含燃煤机组、燃
气机组和燃气锅炉，系统碳排放数学模型为
 
碳配额   T ∑ T ∑   T ∑
 CF
C
CF
DREs E =β P CF +β CF Q  +β GB Q GB +


t
t
ac
电碳交易整体  P t=1 Q t=1 t   Q t=1

收益最大化
 
  T ∑ T ∑  
β
储能 碳减排  GT P GT +β GT Q GT  （1）

 P t Q t  
 
t=1 t=1
C
交易量 出清价 式 中 ： E 为 系 统 实 际 总 碳 排 放 量 ； P CF 、 Q CF 、
ac
t
t
Q GB 、 P GT 、 Q GT 分 别 为 t 时 刻 的 燃 煤 机 组 电 功
t
t
t
下层: 市场出清层
率、热功率、燃气锅炉热功率、燃气机组电功率
CF
和热功率；T 为时间周期；t 为时间节点； β 、
P
CF
β 、β GB 、β GT 、β GT 分别为燃煤机组输出电功率、
Q
Q
Q
P
调度需求 购电渠道
燃煤机组输出热功率、燃气锅炉输出热功率、燃
购电与碳配额
成本最小化 气机组输出电功率、燃气机组输出热功率的实际
市场信号 碳配额获取 碳排放系数。

图 2 VPP 参与电碳市场运营策略
Fig. 2 Operation strategy of VPP in the electricity- 2 电碳耦合市场下的 VPP 双层模型
carbon market

本文的新能源系统包含风电和光电，其出力 基于前文所述 VPP 参与电碳市场运营策略，
具有显著的间歇性与波动性特征：风电受风速随 进一步将 VPP 的电碳市场运营策略转化为可量化
机变化影响，服从 Weibull 分布能精准刻画不同时 的双层数学模型，上层模型以电力市场与碳交易
段风速的统计分布规律，具体模型参考文献 [21- 市场的综合效益最大化为目标函数，统筹协调分
22]。光伏则受光照强度制约，服从 Beta 分布可有 布式电源出力、储能充放电状态、柔性负荷调节
效表征光照强度的概率分布特性，具体模型参考 等内部资源；下层模型以系统购电成本与碳配额
文献 [23-24]。两类电源均需结合上述概率分布特 获取成本最小化为优化目标，在承接上层资源调
性，通过功率预测技术实现短期出力估计。 度指令的基础上，结合实时电价、碳价等市场信
碳捕集系统旨在高效分离烟气中 CO 2 以降低 号，通过优化电能量采购与碳配额来源，同步满
排放，是实现高效能源管理与低碳排放的关键， 足配电网潮流安全约束、碳交易履约规则等制度
其数学模型可以参考文献 [25]。 边界条件。

电转气技术作为一种重要的能源转换与存储 2.1 上层模型
手段，通过将富余电能转化为氢气或甲烷等气体 上层 VPP 决策层以电力市场与碳交易市场的
燃 料 ， 实 现 了 电 力 系 统 与 天 然 气 系 统 的 深 度 耦 综合效益最大化为目标，其模型为
合，其数学模型可以参考文献 [26]。
)
T ∑(
ele VPP
C C
VPP
VPP
储能装置作为平衡电力系统供需、平抑新能 F = max ε P t +ε E −C t （2）
t
t
t
源 波 动 的 关 键 设 备 ， 充 放 电 过 程 涉 及 能 量 的 存 t=1
ele
储、转换与释放，其数学模型可以参考文献 [27]。 式中： F VPP 为 VPP 市场运营综合效益； ε 为时
t
C
碳配额模型需统筹考量不同能源设施的碳排 刻 t出清电价； P VPP 为时刻 t VPP 交易电量； ε 为
t
t
C
放特性，其中燃煤机组因煤炭燃烧释放大量二氧 时刻 t出清碳价； E 为时刻 t碳交易量； C t VPP 为时
t
化碳而成为重点管控对象，燃气机组碳排放强度 刻 t VPP 内机组运行成本。
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